―― 「「 ＤＩＭＳＤＲＩＶＥＤＩＭＳＤＲＩＶＥ 」」 ――ＤＩＶＥＲＳＩＦＩＥＤ
ＤＩＶＥＲＳＩＦＩＥＤ ＆＆ ＤYＮＡＭＩＣ
ＤYＮＡＭＩＣ ＡＮＡＬＹＳＩＳＡＮＡＬＹＳＩＳ
３＜Ｄ＜ Ｄ ＭＥＮＵＥＳＭＥＮＵＥＳ ＞＞--- DIMSDRIVEDIMSDRIVE 調査分析ノウハウ
調査分析ノウハウ ---インターワイヤード（株）（株）マーケティング ディレクションズ
139

３

ＭＥＮＵ ♯１ ：Ｄ 特化層分析① 特化層抽出イメージ
１０,０００人

・拡特化層

・狭特化層

（ターゲット／標的）

（コア）

e.g.
10〜20％e.g.
1〜5％

コアターゲット
マーケット全体のマーケット全体ののインテリジェント 情報

オピニオン 情報

アベレージ 情報ｅ.ｇ
ｅ.ｇ

10,000人設定

1,000人〜2,０００人

100人〜500人

様々な視点の４〜５通りの特化層（コア層）を抽出

内部（特化層）でのプロファイリング

外部（マーケット全体）からのプロファイリング
140特化層とは：そのブランドに対して格別の思い入れがある人
超高頻度、超大型使用層（一人当たり、家族全体）②質的特化層：超一点ニッチ層、超こだわり層⇔超非関与層・クレーム惹起層

・マーケット・プロダクトの初期度・成熟度③先行特化層：超イノベータ、超オピニオン層（ＤＩＭＳ ＤＲＩＶＥモデルあり）

・マーケット内シェアポジション④競合特化層：ある超競合からのスイッチ層（e.g. 携帯のキャリアスイッチ層）①〜⑦の切り口からの定型的特化層＋商品カテゴリー独自の問題摘出型の特化層も（例＝ＰＣ非関与層）①〜⑦の切り口は①量的特化層：⑤サイコ特化層： 当該商品カテゴリー毎のライフスタイルの中のトレンドセッター
・高感度クラスター層

・マーケット内イメージポジション
収益貢献度⑥戦略的特化層：当該カテゴリーブランドを活性化する上で決め手となるター
ゲットイメージ層等々によって異なる⑦ブランドエクイティ特化層：

特 化 層 の・・

内 部 で の定 性 分 析

定 量 分 析z

特化層ＯＡの熟読分析

z

超マルチクロス分析z

追い込み型トラッキング調査への展開（グルイン、デプスインタビュー）

z

多変量解析

141

３

ＭＥＮＵ ♯２ ：Ｄ ピンポイントターゲッティング抽出分析
方法 ①

ディープヒエランキー「ＡＩＤ分析」
ある商品の初期購入者の特定

ａ.デモグラフィックｔｒｅｅｅ.ｇ
収入「10,000人調査」
で概ね４〜５階層まで抽出へ

４パターンのツリー化手法で基本的には目的変数との相関が強い順に「ｔｒｅｅ化」
する

ｂ.購入重視点ｔｒｅｅ

ｅ.ｇ
年代
ｅ.ｇ
ﾗｲﾌｽﾀｲﾙｅ.ｇ
家族人数100％の購入率

20代で 子供一人 収入700万円
で、調理頻度週５回以上・・・
では「ある商品」の購入率が100％になる

ｃ.サイコスタイルｔｒｅｅ
ピンポイントターゲットの抽出ｄ.商品イメージｔｒｅｅ
ｅ.仮説商品アイデアｔｒｅｅ

これを改めて「Ｂ.Ｄ.」にもどし、プロファイリングする

マーケティングテーマに応じて ａ〜ｅ のどれが最適処理変数かを吟味・選択する
142

方法 ②

多重クロスセル＃１＃２デモグラフィック①（人間・家族的：…）

デモグラフィック②（社会的：収入、職業、地理…）＃４＃３
サイコグラフィック①（一般）＃５

行動変数①：自己商品関連＃６

サイコグラフィック②（カテゴリー）

行動変数②：競合商品関連

手法ａ ： 各＃の中の最相関のものをひとつずつ組み合せてｃｅｌｌ化する〃 ｂ ： 各＃の中だけで均一フェースで組み合せてｃｅｌｌ化する
・ ・・ ・〃 ｃ ： 各＃の２つ〜３つにわたっての組み合せをｃｅｌｌ化する〃 ｄ ： 与件として与えられて戦略セルをひとつ、二つ選んで、それに相関のつよい他の＃の変数を組み合せてｃｅｌｌ化する（例えば２０代が弱いから何とかしたい／トヨタ）
143

３

ＭＥＮＵ ♯３ ：Ｄ 需要予測システム
1.ﾌﾟﾛｾｽ指標
2.結果指標3.シェア・全部

1.トライアル2.リピート

他印からのスイッチ意向

ベンチマーキング「被評価物のそれ自身」の魅力

ｗｈａｔ（他印も同次元で予測して比較補正する）（何を予測）
ﾃﾞﾓｻｲｺ
1-1.層からﾋﾞﾍｲﾋﾞｱ
1-2.ﾋﾟﾝﾎﾟｲﾝﾄ
1-3.ｱﾍﾞﾚｰｼﾞ
2. ｻｲｺｽﾀｲﾙ• レンジ• ﾋﾟﾝﾎﾟｲﾝﾄ

ｗｈｏｗｈｅｎ（誰を予測）（いつを予測）

1.今
2.近未来
3.未来

Ｈｏｗ

（：ｅ.ｇ 新商品への飛びつき力）（どのように予測）
意思的
非意思的

直接式
• 何％の意向か• 重回帰的ｗｈｉｃｈｗｈｅｒｅ（どれを予測）（どこを予測）文言

1.Ｃｏｎｃｅｐｔ ＶＩＳＵＡＬ
2.Ｐｒｏｔｏ
3.Pｒｏｄｕｃｔ
4.他印からのスイッチ

地理／ｴﾘｱ

1.マーケットは人間
2.サイバー←リアル

間接式• Ⅱ類・判別分析の主要貢献
変数への回答量で• ｸﾗｽﾀｰ分析の各ｸﾗｽﾀｰの重さから詳細は予測の一般実施へ

１０,０００人調査により・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・「ミクロセグメント」毎のキメ細い「受容性」を予測できる
ｅ.ｇ ピンポイントターゲット（ｅ.ｇ ＡＩＤ）を構成する「Ｂ.Ｄ.要素」の組み合せセル（ｾｸﾞﾒﾝﾄ）での予測も可能
144

３

ＭＥＮＵ ♯４ ：Ｄ ブランド育成のための相転移分析
いち早く、マーケットの「相」の変移に気づく → 敵に先がけて手を打つために…の変化を四半期、１ヶ月、隔週
でみる

利用者の５Ｗ１Ｈの変化

成長直前

ＵＳＥＷＡＲＥ分析

成長初期

視点２

成長鈍化期) 変化があるかどうか

ピンポイントターゲッティング分析
ＡＩＤ（ミクロツリー）等による

視点７• 超多段階Ｔ.Ｂ.分析

ＥＭ

ＬＭ

経験
Ｌ

ラガード

Ｏ

マジョリティ
レイト

Ｉ

ここが多いと○○他印・類似品のベンチマークキングで• 好意・他印からのスイッチ
意向分析

視点８

マジョリティ
アーリー

視点４

成長率を見る

意向層構成化分析
Ｍ• 層別でチャートの動きをみる

オピニオン／ツリー順位の変化をみる

ﾛｼﾞｽﾃｨｯｸ曲線

視点５

イノベータの100％購入者）のプロフィール• 全体で（ターゲット集団全体）ｔ

マニア

100％コアユーザー（ｅ.ｇ ある商品

テクニカル分析

踊場／ﾌﾟﾗﾄｰ現象) 変化があるかどうか

視点３

視点６

成長前期・初期インフレ可能性分析

を四半期、１ヶ月、隔週
でみる成熟初期

ロジスティック曲線

後期成長期

一般スタイル、商品カテゴリースタイル

成熟後期

ライフスタイル分析

再熟成期

視点１

意向意識分析

過去経験 ≧＜ 未来意向で判断（特に成熟期に有効）

ここが多いと○○ここが多いと○○ここが多いと○○（ＭＤ社先行度モデルによる区分で）145

☆「ＰＬＣ」相転移発見へのアプローチ

ブランドエクイティモニタリングの時点
１０,０００人調査
特 化 層

・ ・ ・ ・

相転移時点のみきわめ（早期発見）とその先手必勝等の探索（求）へ

詳細後述

スクリーニング
例えば、５０〜１００人
例１
例１ 先行性（トレンドセッティング）「４つ」の先行インデクスによる超先端層の抽出＆分析

先行性確保

例２
例２ 集中性（ﾋﾟﾝﾎﾟｲﾝﾄﾀｰｹﾞｯﾃｨﾝｸﾞ）・ ・ ・

超多重クロスによるシンボリック
ターゲット層の抽出＆分析

ｔ₀

ｔ₁

ｔ₂

ｔ₃

ｔ₄ｔ

受容性把握

例３
例３ 行動性（ﾋﾞﾍｲﾋﾞﾘｱﾙﾀｰｹﾞｯﾃｨﾝｸﾞ）商品カテゴリー特有の行動・意識基準によるこだわり層抽出＆分析

収益性向上（対競合、対生活者）

146

⑤サイコスタイル特化層とは：

当該ブランドカテゴリー・プロダクトの中での購入・使用スタイル、・ ・ ・その裏側の生活背景スタイルをクラスター化し、抽出されたクラスターの中から極少数派の独自の影響集団クラスターを特化層としてとりあげる（詳細別紙）⑥戦略的特化層とは：

当該カテゴリーブランドを活性化する上で戦略的に最重要とされる／プロマネにより仮説化されたターゲットのイメージ⑦ブランドエクイティ特化層とは：

e.g.

４人家族、末子小学6年、国道16号沿い、70㎡マンションを、この５年内に買った

e.g.

価格許容度インデクスの中の「１」、「４」で1. 高くても選ぶ
2. 同じなら選ぶ
3. 安ければ選ぶ
4. 安くても選ばない

e.g.

多重ポジティブブランドロイヤルティインデクス／好意度×エクイティ（上の価格許容度の「１、２」）（ロイヤル層−条件支持層）

e.g.

多重ネガティブロイヤルティインデクス／好意度×エクイティ（上の価格許容度の「４」）（不支持層−拒否層−非関与層）

147３

ＭＥＮＵ ♯５ ：Ｄ 共分散構造分析① 特化層への因果関係分析（外的基礎）

手法③＝ 共分散構造分析

目的変数

Ｒｉ
Ｐ４

Ｐ1
手法②＝単相関分析

潜在変数

パス解析

観察変数

Ｑ1

○○
○○

Ｐｉ

Ｐ2

Ｑｉ
因子分析による

手法①＝

Ｑｉ

Ｐ３

○○

Ｐｉ

××

Ｒ1

Ｒ2

10,000人調査のメリット①：各変数への回答率が低くなる場合でも、絶対回答数（回答Ｎ）は充分確保できる②：特化層Ｎ値が100票単位で確保されるので、特化層内での因果関係メカニズムも解明できる148

② マーケット内多重因果構造分析

価値

変数

欲求変数群

（ＣＥ）
近未来の期待値

Ｃ.Ｓ.変数群

商品への安全（ｗａｎｔｓ）

ＣＥ変数群（商品への）満足度（Ｃ.Ｓ.）

不満変数群

マーケット全体を見渡す
共通の因果マップの抽出

現状の不満（プリシティブｎｅｅｄｓ）
・・・・・ 年代別のマップ○○別のマップ△△別・・・・・のマップ背景変数

デモグラフィック背景変数群

サイコグラフィック背景変数群

あるマーケットの心理（背景変数 ＆ 価値変数）構造を立体化する（マップ化）

149

３ＭＥＮＵ ♯６ ：Ｄ 大量定性情報分析（書き込み／ＯＡ…）

データマイニング

特化層分析

マルチファンクショナル
クロス分析＝＝該当定性データを熟読

狭義のデータマイニング

１．単純データマイニング
２．主要Ｂ.Ｄ.山分けによる類義語処理
３．対極層における類義語処理
超Ｈ⇔超Ｌ

仮説化

10年前の人⇔この３ヶ月の人

150

３

ＭＥＮＵ ♯７ ：Ｄ ブランディングベクトル抽出分析

詳細は別冊
ブランドエクイティ抽出・創造分析
へ151

３

ＭＥＮＵ ♯８ ：Ｄ 多層化分析

10,000人の潤滑なＮ値により「層化作業」の高純度化／高品質化が可能

単軸

マルチ軸

e.g.量層軸（購入回数）

e.g.ピンポイントターゲット

従来 ２分位〜３分位↓ＤＩＭＳ ５分位〜10分位
超々ﾗｲﾄ ⇔ 超々ﾍﾋﾞｰ最下層z

３０代前半の夫妻z

国道１６号線沿い（都心通勤１時間）

z

子供は１人z

年収夫妻で６００万円

最上層

この２層からﾍﾋﾞｰ･ﾗｲﾄの本質に迫るという「多重セル」の作り方

152

３ＭＥＮＵ ♯９ ：Ｄ ミクロサイコクラスター分析

10,000人大Ｎ値をいかして・ ・２つのフィールド
サイコスタイル
分析一般
サイコスタイル

生活
スタイル

消費・使用
スタイル

先行度
分析

プロダクトカテゴリー
サイコスタイルシーン（5W1H）
スタイル

ファンクション
スタイル

Ｉ

Ｏ

Ｓ

Ｍ

イノベータ

オピニオン

センス

ﾏｰｹﾃｨﾝｸﾞ・４系統の先行度指標を用意
・マーケティングシーンにより使い分ける「３０〜５０」のミクロクラスターで微細・微妙な心理分類を抽出・分析する
・ ・ ・☆従来にないキメ細かいサイコクラスターがとれる

４系統各々を３分位〜１０分位で「超々高感度」〜「超々低感度」まで細分化する☆従来にない感度スペクトルがとれる
153

特別ＭＥＮＵ：

ハイブリッドリサーチシステム

１０，０００人
ＤＩＭＳＤＲＩＶＥ調査ｉ´ｊ´ｉ

ｗｅｂ上でのトラッキングサーベイｋ´ｊ・

超ミクロセル

フォーカストグループ
インタビューデプス
インタビューｋミクロセルホーム
ユーステスト154